*機械学習や深層学習も、手軽に試せるようになってきました。本書では、さまざまなサンプルプログラムを作って、業務で役立つプログラムを作り方を紹介するものです。*本書では以前、OpenCV3を利用していましたが、OpenCV4になって、いくつかのメソッドの使い方が変わりました。具体的には、OpenCV4以降、findContoursの返り値が変わりました。以下のコマンドを実行して、4.x.xが表示される場合が該当します。cv2;print(cv2.__version__)"修正が必要なプログラムは、以下の通りです。輪郭の抽出を行う』のfindContoursの使い方が変わりました。*Anacondaをインストールした後、Pythonを3.5に切り替える際、仮想環境を作成する場合に、以下のコマンドが失敗する場合があります。py35(参考)Qiita/pyenvとcondaが衝突する新しいcondaコマンドにactivateが追加されたので、以下のように書き換えます。*GitHubのソースコードは修正されています。*末尾2行のプログラムは削除しても問題なく動作します。*[x]そして、始点となる単語を「魚」とするとしましょう。始点となる単語を「魚」とするとしましょう。は」をランダムに選んだとしましょう。その手法として、学習させるすべての文書で、その単語がどのくらいの頻度で使われているかを調べます。その手法として、学習させるすべての文書で、その単語がどのくらいの頻度で使われているかを調べます。この時、IDFは全文書における単語の出現頻度の『逆数』です。逆数にすることで、ありふれた単語の重要度を下げます。SQLiteであれば、Pythonの標準ライブラリなので、とくにモジュールをインストールしたり、データベース・サーバーの設定を行う必要はありません。SQLiteであれば、Pythonに最初から同梱されているので、とくにモジュールをインストールしたり、データベース・サーバーの設定を行う必要はありません。*誤:どのような手順を踏んだら良いのでしょうか。・・・・・以下のような順番で機械学習を実践しましょう。正:まず、ゴールを決定しましょう。ここでは、「がく片や花びらの長さと幅から、アヤメの品種を分類する」ことをゴールとします。そのために、以下の順番で機械学習プログラムを実装しましょう。(実際に正解した割合)、f1-scoreが精度と再現率の調和平均で、supportが正解ラベルのデータの数です。precisionが精度(適合率)、recallが再現率、f1-scoreが精度と再現率の調和平均で、supportが正解ラベルのデータの数です。precision(精度)は、正と予測したデータのうち実際に正であるものの割合で、recall(再現率)は、実際に正であるもののうち正であると予測されたものの割合、つまり、実際に正解した割合です。continue条件式にイコールがあると、temps[0]のデータが説明変数xに含まれなくなってしまうため、イコールを消します。・・・」の上に以下を追加。*学習データが少ない場合、評価の信ぴょう性を上げるためにクロスバリデーションを行うことが多くあります。「.JPEG」にすれば、JPEG画像に変換されて保存します。「.jpg」にすれば、JPEG画像に変換されて保存します。im_size))なお、GitHubにあるソースコードは既に修正済みです。